Сервисы и платформы

Разработка платформы закупки мобильного трафика DSP

Серверная часть DSP объединяет API кампаний, биллинга и аналитики с обработкой событий для оценки мобильного трафика

PythonUvicornPostgreSQL 16ClickHouseRedis 7Kafka / RedpandaDocker / Docker ComposeREST API / OpenAPIAffise

Задача

Команды продвижения мобильных приложений собирали данные из 5–10 рекламных кабинетов в Excel, сверяли расходы с системой мобильной атрибуции и готовили отчёты для клиентов. Требовалась платформа, которая объединит сведения о кампаниях, затратах и качестве трафика. Для MVP выбрали модель с разделением обязанностей: медиабайер запускает и оптимизирует рекламу, клиент изучает отчёты и выгружает данные. В структуре платформы нужно было учесть агентства с субклиентами и расчёты на уровне компании.

Кампании, финансы и доступ

Разработали серверные API для кампаний, биллинга, аналитики и доступа пользователей. Отдельные API отвечают за уведомления и аудит действий.

Спроектировали права по компаниям и ролям: медиабайер ведёт закупку, клиент получает доступ к просмотру и аналитике. Для агентств предусмотрели субаккаунты, а финансовый учёт привязали к компании.

В финансовой модели определили баланс, кредитный лимит и расчёт клиентских расходов с фиксированной комиссией. Для ручного пополнения разделили внесение операции и её подтверждение.

От событий к аналитике

Реализовали цепочку приёма постбеков и атрибуции — определения, к какой рекламе относятся события. Данные передаются через Kafka, обрабатываются воркером атрибуции и сохраняются в PostgreSQL.

Для отчётности подготовили витрины ClickHouse с дневными и почасовыми данными, а также показателями удержания пользователей. Такая структура позволяет сопоставлять расходы с установками и последующими действиями пользователей, чтобы оценивать качество закупленного трафика.

Схема интеграции с Affise

Схему обмена построили вокруг Affise как единственного системного источника данных о трафике и расходах. Это задаёт общую основу для финансового учёта и аналитики.

Управление рекламой в кабинетах партнёров закрепили за медиабайером. В этой модели клиенту не нужно самостоятельно запускать и оптимизировать кампании: его задача — оценивать закупку по отчётам.

Цели

  • Объединить данные о кампаниях, расходах и качестве трафика
  • Заменить ручную сборку клиентских отчётов
  • Разделить управление закупкой и доступ к отчётности

Целевая аудитория

  • Команды продвижения мобильных приложений
  • Агентства с субклиентами
  • Закупщики трафика в Азии, на Ближнем Востоке, в Африке и Латинской Америке

Что нужно пользователю

Job to be done — от ситуации к результату

Ситуация

Я собираю данные о рекламе из разных кабинетов в Excel, сверяю расходы и готовлю отчёты. Чтобы понять качество закупки, приходится сводить затраты, установки и действия пользователей вручную.

Задача

Хочу видеть общую картину расходов и результатов рекламы, доверив запуск и оптимизацию кампаний медиабайеру.

Результат

Могу оценивать качество закупки по связанным данным о расходах, установках и действиях пользователей.

Что внутри

1

API кампаний, биллинга и аналитики

2

API доступа пользователей, уведомлений и аудита

3

Приём постбеков и атрибуция событий

4

Передача событий через Kafka и хранение в PostgreSQL

5

Витрины дневной и почасовой аналитики в ClickHouse

6

Данные об удержании пользователей

Как работали

1

Проектирование ролей и финансовой модели

2

Разработка серверных API

3

Реализация приёма постбеков и атрибуции

4

Подготовка аналитических витрин

5

Проектирование схемы обмена с Affise

Нужен похожий проект?

Расскажите о задаче — оценим объём, сроки и стоимость, предложим решение. Есть ТЗ — загрузите его и получите предварительную цифру за несколько минут.

Оценить по ТЗ